进程内存飙升时你会用什么命令排查？先找高内存进程，再看内存构成，最后判断是否泄漏或缓存失控。常用命令：ps aux --sort=-%mem | headtop -p <pid> / htoppmap -x <pid>cat /proc/<pid>/status（看 VmRSS、VmSize）测试环境可用：valgrind --leak-check=full ./app你怎么查看 CPU 状态？从系统、核、进程三层判断是否 CPU 瓶颈或 IO wait 偏高。常用命令：uptime / topmpstat -P ALL 1pidstat -u 1vmsta...

敢问哪家大厂能在工位这件事上打过百度？L 型大工位真的太犯规了东西随便铺开、灵感随时落地这种自由感，谁能不心动啊🥹不服来战💪

双九计算机硕士，简历求锐评！！！欢迎讨论！！！两年后应该还会再找一段暑期实习，同步应该也会再做点项目（之前简历上的项目由于一页放不下了就先删掉了，含金量不是很高）……比较纠结的地方其实在于后续要走什么方向，本科很多方向都研究过一段时间（AI，Network，System，图形学）但是都不太精通，目前毕设在搞AI4Network，侧重于黑白盒网络仿真加速，入学之后的方向可能会围绕AI Infra（具体做哪个细分方向还没确定），求大佬们给点建议……另外其实也在纠结是否要继续走互联网大厂路线，也在考虑移动联通电信这些运营商或者一些国央企，以及选调也在纠结中（学生工作和社会实践蛮多的，相关奖项也还可以，但是没有三好学生和国奖），求大佬们给点建议……（如果有熟人刷到请不要盒我hh，留点面子哈哈）

在构建AI Agent（智能体）时，如何引导大模型有效完成复杂任务是一个核心问题。当前主流范式主要有两种：ReAct（推理+行动） 和 Planning & Extractor（规划+提取器）。它们都旨在增强模型的自主性和任务执行能力，但在工作流程和适用场景上存在显著差异。本文将通过实例对比两者的异同，帮助企业根据实际需求选择合适范式。一、ReAct范式ReAct由Shunyu Yao等人提出，其核心思想是让模型在生成过程中交替进行“推理”和“行动”。模型会先思考当前状态（Reasoning），然后决定采取什么行动（Acting），如调用工具、查询知识库，之后根据行动结果再次推理，直至...